随机网络计算中的尖锐界限
摘要：基于马尔可夫调制开关（MMOO）到达过程的随机网络计算的实用性常常被质疑，其性能界限可能过于宽松。本文揭示了对于突发到达过程（特别是MMOO），其被公认为是SNC的一大亮点的“流独立”分析，界限的宽松度确实可能非常大（例如，差距可达几个数量级）。针对SNC的这个弱点，通过使用基于鞅的技术推导出一般的样本路径界限，改进了（标准）的流独立界限，其中包括FIFO，SP，EDF和GPS调度。通过马丁格尔界限，得到的界限在流的数量n上具有指数衰减因子$O(e^{-alpha n})$。此外，与模拟的数值比较显示，对于FIFO，SP和EDF调度，马丁格尔界限非常准确；对于GPS调度，虽然马丁格尔界限显著加强了标准界限，但从数值上看仍然较宽松，需要改进GPS的核心SNC分析。
作者：Florin Ciucu, Felix Poloczek and Jens Schmitt
论文ID：1303.4114
分类：Performance
分类简称：cs.PF
提交时间：2013-07-23